回帰分析とは
まず回帰分析とは何かを思い出してください。
それは、ある変数と他の1つの変数または複数の変数との関係をみる分析手法です。
これは例えば年収を調べたいと思った時に関係する要素である「年齢」、「会社規模」とかで予測できるといったイメージです。
ロジスティック回帰
複数の変数の関係をみる時に使われる分析方法です。
ただし、線形回帰、重回帰分析と異なる箇所としては、変数の関係を ”ある or なし” で判定するところがポイントになります。
具体的に考えてみましょう。
収入に影響ある要素ってなにでしょうか・・
収入に影響あるのは年齢では？
年齢以外ってありますか？
年齢以外だと、日本か日本以外かでも格差がありそうです！
確かに国や地方別でも収入に関係ありそうですね！
まとめ：ロジスティック回帰は数値で分類できないような要素（0か1）な要素の時に使える手法である。
もう少し深堀りして理解したい方はこの数学の本が評判良さそうです（^ ^）
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ロジスティック回帰が使われる場面
ロジスティック回帰では ”ある or なし” で評価するというところですので、様々な場面で使われます。
例えば・・
・メールの内容がスパム（迷惑メール）メールである or ない確率
・ある病気の発生する or しない確率
・商品を買う or 買わない等のマーケティングの確率
まとめ
ロジスティック回帰は線形回帰・重回帰分析と違う点としては、カテゴリ変数（性別等の数字で表せない変数）を扱えるというところがポイントです。
世の中には年齢のような数字で表せるものだけではないため、ロジスティック回帰分析が必要な知識になると思います。
頭の整理をしつつ、理解して頂ければと思います（^ ^）
プログラミングを始めようと思った際は独学で勉強すると挫折する可能性が高いため、スクールも考えてもいいと思います！